В Ростовской области исследователи Южного федерального университета (ЮФУ) разработали метод, который позволяет в десятки раз ускорить поиск информации о потерянных грузах в логистических системах. Об этом сообщили в пресс-службе ЮФУ.
«Главная проблема связана с тем, что логистические системы работают с большим количеством разнородных и быстро обновляющихся данных: сведениями о складах, маршрутах, транспорте, дорожной обстановке, погоде, заявках и документах. Пользователю часто нужен не просто поиск по ключевым словам, а ответ с учетом связей между объектами», — рассказал магистрант Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ Вадим Волощук.
В основе разработки — архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation), при которой языковая модель сначала находит релевантные фрагменты во внешней базе знаний, а не генерирует ответ из «головы». Гибридный подход объединяет векторный поиск (по смыслу) и графовый (по связям).
Система позволяет сотруднику колл-центра или диспетчеру задавать вопросы на естественном языке, например: «Какие доставки задержались из-за погоды на прошлой неделе?» — и получать точный ответ, не тратя часы на разбор отчетов.
Тесты на синтетических данных показали, что гибридный метод в два раза точнее графового и в полтора — векторного. Разработчики отмечают, что технологию можно внедрить как дополнительный модуль к существующим системам управления складом и транспортом. Статья опубликована в международном журнале Big Data and Cognitive Computing.
Как сообщала «Деловая газета.Юг», ученые ЮФУ нашли способ по углероду находить ДНК в древних костях.
